Web3 dan AI: Terobosan revolusioner dalam data, privasi, dan Daya Komputasi

Web3 sebagai paradigma internet baru yang desentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, komputasi AI dan sumber daya data terbatasi secara ketat, menghadapi berbagai tantangan seperti Daya Komputasi yang terbatas, kebocoran privasi, dan Algoritme yang tidak transparan. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI melalui jaringan Daya Komputasi yang dibagikan, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi smart contract, Algoritme anti-kecurangan, dan lain-lain, yang mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI memiliki signifikansi penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan Daya Komputasi.

Data yang Didorong: AI dan Web3 sebagai Dasar yang Kokoh

Data adalah kekuatan pendorong utama perkembangan AI, seperti halnya bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, data tidak hanya memberikan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.

Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:

• Biaya pengambilan data yang tinggi, membuat perusahaan kecil dan menengah sulit untuk menanggungnya.
• Sumber daya data dimonopoli oleh perusahaan teknologi besar, membentuk pulau data
• Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi

Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri dari model tradisional dengan paradigma data desentralisasi yang baru:

• Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara desentralisasi mengambil data jaringan, setelah dibersihkan dan diubah, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi bagi pelatihan model AI.
• Menggunakan model "label to earn", dengan insentif token untuk mendorong pekerja di seluruh dunia berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional global, dan meningkatkan kemampuan analisis data.
• Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi kedua belah pihak yang membutuhkan data, mendorong inovasi dan berbagi data.

Namun, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan pemrosesan, serta kekurangan keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan dalam jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mengemudi otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.

Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3

Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dan penerapan regulasi terkait mencerminkan perlindungan yang ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan inferensi model AI.

FHE atau enkripsi homomorfik penuh, memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi, tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext.

FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan daya komputasi GPU untuk melaksanakan pelatihan model dan tugas inferensi dalam lingkungan yang tidak menyentuh data asli. Ini membawa keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API secara aman sambil melindungi rahasia dagang.

FHEML mendukung pemrosesan enkripsi pada data dan model sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi aman untuk aplikasi AI.

FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan eksekusi yang benar dari pembelajaran mesin, sedangkan FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.

Daya Komputasi Revolusi: AI dalam Jaringan Desentralisasi

Saat ini, kompleksitas perhitungan sistem AI berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Kekurangan daya komputasi ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut sulit dijangkau oleh sebagian besar peneliti dan pengembang.

Sementara itu, tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para profesional AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, dan sangat membutuhkan layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.

Sebuah jaringan Daya Komputasi AI desentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar Daya Komputasi yang ekonomis dan mudah digunakan bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan Daya Komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, smart contract akan membagikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan Daya Komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasil, setelah diverifikasi mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck Daya Komputasi di bidang AI dan lainnya.

Selain jaringan daya komputasi desentralisasi umum, ada juga jaringan daya komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI.

Jaringan daya komputasi desentralisasi menyediakan pasar daya komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan daya komputasi. Dalam ekosistem web3, jaringan daya komputasi desentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.

DePIN：Web3 memberdayakan Edge AI

Edge AI memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan di bidang kunci seperti mengemudi otomatis.

Dalam bidang Web3, kita lebih akrab dengan konsep DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi pengguna melalui pemrosesan data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data; mekanisme ekonomi Token asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.

Saat ini DePIN berkembang pesat dalam ekosistem suatu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penempatan proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan yang kuat untuk proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain publik ini telah melebihi 10 miliar dolar AS, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.

IMO：Paradigma Baru untuk Peluncuran Model AI

Konsep IMO pertama kali diajukan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI.

Dalam model tradisional, karena kurangnya mekanisme berbagi pendapatan, pengembang kesulitan untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model AI di masa mendatang, terutama ketika model tersebut diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI seringkali kurang transparan, sehingga calon investor dan pengguna kesulitan untuk menilai nilai sebenarnya, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.

IMO menyediakan cara baru untuk dukungan pendanaan dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di masa mendatang. Sebuah protokol menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan pemegang token dapat berbagi keuntungan.

Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada pada tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan perluasan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.

AI Agent: Era baru pengalaman interaktif

Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan menyediakan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat memecahkan masalah secara mandiri, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.

Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna dalam mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif untuk memberdayakan individu menjadi kreator super. Platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, membuat peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara sebesar 99%, kloning suara hanya memerlukan waktu 1 menit untuk direalisasikan. Dengan AI Agent yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.

Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan Daya Komputasi yang terdesentralisasi secara efisien, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.